import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': ['one', 'two', 'three'],
    'C': ['apple', 'banana', 'cherry']
})

# 筛选包含字符'a'的列
contains_a_columns = df.columns[df.apply(lambda col: col.str.contains('a')).any()].tolist()
filtered_df = df[contains_a_columns]

print(filtered_df)

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A_column': [1, 2, 3],
    'B_column': [4, 5, 6],
    'C_column': [7, 8, 9],
    'D_other': [10, 11, 12]
})

# 筛选包含字符'column'的列名
column_names = df.columns[df.columns.str.contains('A')].tolist()

# 使用筛选出的列名创建新的DataFrame
df_filtered = df[column_names]

print(df_filtered)

import pandas as pd

# 假设df是您的DataFrame，包含列'A', 'B', 'C', 'D'
df = pd.DataFrame({
    'A': [2, 3, 2, 3],
    'B': [1, 2, 3, 4],
    'C': [5, 6, 7, 8],
    'D': [9, 10, 11, 12]
})


# 定义一个函数来计算指定列的和
def calculate_sum(row, cols_to_sum):
    return row[cols_to_sum].sum()


# 创建一个列表，用于存储计算出的和
sums = []

# 遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    if row['A'] == 2:
        cols_to_sum = ['B', 'C']
    elif row['A'] == 3:
        cols_to_sum = ['B', 'C', 'D']
    else:
        # 如果没有匹配的A列值，可以选择跳过或者进行其他操作
        cols_to_sum = []

    # 计算列的和并添加到列表中
    sum_value = calculate_sum(row, cols_to_sum)
    sums.append(sum_value)

# 将计算出的和添加到DataFrame作为一个新列
df['Sum'] = sums

print(df)

from datetime import datetime, timedelta

# 获取当前日期
today = datetime.now().date()

# 循环3次，每次增加一天
for i in range(3):
    # 格式化日期为"年月日"的形式
    formatted_date = today.strftime('%Y-%m-%d')
    print(formatted_date)
    # 增加一天
    today += timedelta(days=1)
    print(today)

